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Enregistrement W2102750142 · doi:10.1182/blood-2002-01-0008

A molecular compendium of genes expressed in multiple myeloma

2002· article· en· W2102750142 sur OpenAlexaff
Jaime O. Claudio, Esther Masih‐Khan, Hong-Chang Tang, Jason Gonçalves, Michael Voralia, Zhihua Li, Vincent Nadeem, Eva Cukerman, Ofelia Francisco-Pabalan, Choong Chin Liew, James R. Woodgett, A. Keith Stewart

Notice bibliographique

RevueBlood · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneExpressed sequence tagMicroarrayGeneticsComputational biologyComplementary DNAGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have created a molecular resource of genes expressed in primary malignant plasma cells using a combination of cDNA library construction, 5' end single-pass sequencing, bioinformatics, and microarray analysis. In total, we identified 9732 nonredundant expressed genes. This dataset is available as the Myeloma Gene Index (www.uhnres.utoronto.ca/akstewart_lab).Predictably, the sequenced profile of myeloma cDNAs mirrored the known function of immunoglobulin-producing, high-respiratory rate, low-cycling, terminally differentiated plasma cells. Nevertheless, approximately 10% of myeloma-expressed sequences matched only entries in the database of Expressed Sequence Tags (dbEST) or the high-throughput genomic sequence (htgs) database. Numerous novel genes of potential biologic significance were identified. We therefore spotted 4300 sequenced cDNAs on glass slides creating a myeloma-enriched microarray. Several of the most highly expressed genes identified by sequencing, such as a novel putative disulfide isomerase (MGC3178), tumor rejection antigen TRA1, heat shock 70-kDa protein 5, and annexin A2, were also differentially expressed between myeloma and B lymphoma cell lines using this myeloma-enriched microarray. Furthermore, a defined subset of 34 up-regulated and 18 down-regulated genes on the array were able to differentiate myeloma from nonmyeloma cell lines. These not only include genes involved in B-cell biology such as syndecan, BCMA, PIM2, MUM1/IRF4, and XBP1, but also novel uncharacterized genes matching sequences only in the public databases. In summary, our expressed gene catalog and myeloma-enriched microarray contains numerous genes of unknown function and may complement other commercially available arrays in defining the molecular portrait of this hematopoietic malignancy. GenBank Accession numbers include BF169967-BF176369, BF185966-BF185969, and BF177280-BF177455.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations186
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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